سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی بلندمدت در صندوق‌های تامینی

کتاب یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی بلندمدت در صندوق‌های تامینی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی بلندمدت در صندوق‌های تامینی

موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)

موضوع میانی: یادگیری تقویتی چندعامله برای استراتژی‌های مدیریت اطلاعات سرمایه‌گذاری در صندوق‌های تامینی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر صندوق‌های تامینی و اهداف آن‌ها
  • 2. مبانی یادگیری تقویتی کلاسیک
  • 3. عناصر اصلی یادگیری تقویتی: عامل، محیط، حالت، عمل، پاداش
  • 4. تابع ارزش و تابع سیاست
  • 5. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه: Q-Learning
  • 6. الگوریتم‌های یادگیری تقویتی پایه: SARSA
  • 7. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 8. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) در یادگیری تقویتی
  • 9. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در یادگیری تقویتی
  • 10. معرفی یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
  • 11. تفاوت‌های MARL با RL تک‌عامله
  • 12. چالش‌های کلیدی در MARL: غیرایستایی محیط، هماهنگی، رقابت
  • 13. مدل‌های همکاری در MARL
  • 14. مدل‌های رقابتی در MARL
  • 15. مدل‌های مختلط (همکاری-رقابت) در MARL
  • 16. معرفی عامل‌های یادگیرنده در صندوق‌های تامینی
  • 17. مدل‌سازی محیط سرمایه‌گذاری صندوق تامینی
  • 18. تعریف حالت‌های سرمایه‌گذاری
  • 19. تعریف عمل‌های سرمایه‌گذاری (خرید، فروش، نگهداری)
  • 20. تعریف تابع پاداش در صندوق‌های تامینی
  • 21. بهینه‌سازی بلندمدت در سرمایه‌گذاری
  • 22. مفهوم افق زمانی در سرمایه‌گذاری
  • 23. مدل‌های سری زمانی مالی
  • 24. پیش‌بینی قیمت دارایی‌ها با استفاده از مدل‌های آماری
  • 25. پیش‌بینی قیمت دارایی‌ها با استفاده از یادگیری ماشین
  • 26. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری
  • 27. مدل مارکوویتز و محدودیت‌های آن
  • 28. بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری با رویکرد یادگیری تقویتی
  • 29. معرفی الگوریتم‌های MARL برای بهینه‌سازی سبد
  • 30. Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) در MARL
  • 31. Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG)
  • 32. Proximal Policy Optimization (PPO) برای محیط‌های چندعامله
  • 33. Actor-Critic methods در MARL
  • 34. اتصال عامل‌های یادگیرنده به ابزارهای معاملاتی
  • 35. شبیه‌سازی محیط صندوق تامینی با داده‌های واقعی
  • 36. ارزیابی عملکرد عامل‌های یادگیرنده در شبیه‌سازی
  • 37. معیارهای ارزیابی عملکرد صندوق‌های تامینی
  • 38. بازده تعدیل‌شده بر اساس ریسک
  • 39. نسبت شارپ و نسبت سورتینو
  • 40. محدودیت‌های ریسک و پیاده‌سازی آن‌ها در عامل‌های یادگیرنده
  • 41. مدیریت نقدینگی در صندوق‌های تامینی
  • 42. تأثیر نوسانات بازار بر استراتژی‌های عامل‌ها
  • 43. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر خبر
  • 44. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر تحلیل تکنیکال
  • 45. استراتژی‌های معاملاتی مبتنی بر تحلیل فاندامنتال
  • 46. تلفیق تحلیل‌های مختلف در عامل‌های یادگیرنده
  • 47. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی بلندمدت با دیدگاه فقهی
  • 48. اصول معاملات اسلامی و پرهیز از ربا
  • 49. انطباق استراتژی‌های سرمایه‌گذاری با موازین شرعی
  • 50. بررسی فقهی ابزارهای مالی مشتقه
  • 51. معیارهای فقهی برای ارزیابی مشروعیت معاملات
  • 52. تأثیر انتظارات تورمی بر تصمیمات سرمایه‌گذاری
  • 53. مدیریت ریسک اعتباری در صندوق‌های تامینی
  • 54. مدیریت ریسک عملیاتی در صندوق‌های تامینی
  • 55. تأثیر عوامل کلان اقتصادی بر عملکرد صندوق‌ها
  • 56. رویکردهای نوین در مدل‌سازی ریسک
  • 57. یادگیری تقویتی برای مدیریت ریسک
  • 58. طراحی تابع پاداش برای مدیریت ریسک
  • 59. کاربرد MARL در تخصیص دارایی استراتژیک
  • 60. کاربرد MARL در مدیریت سبد دارایی پویا
  • 61. بهینه‌سازی تخصیص دارایی در دوره‌های مختلف اقتصادی
  • 62. استراتژی‌های خروج از سرمایه‌گذاری با استفاده از MARL
  • 63. مدیریت سرمایه‌گذاری در دارایی‌های جایگزین (با رعایت چارچوب)
  • 64. بهینه‌سازی سرمایه‌گذاری در املاک و مستغلات (با رعایت چارچوب)
  • 65. تأثیر قوانین و مقررات بر استراتژی‌های صندوق‌های تامینی
  • 66. انطباق با مقررات بانک مرکزی در حوزه رمزارزها (با رعایت چارچوب)
  • 67. استفاده از بلاک‌چین در شفافیت صندوق‌های تامینی (با رعایت چارچوب)
  • 68. معرفی مفاهیم پایه در اقتصاد رفتاری
  • 69. تأثیر سوگیری‌های رفتاری بر تصمیمات سرمایه‌گذاری
  • 70. بهینه‌سازی استراتژی‌ها با در نظر گرفتن سوگیری‌های رفتاری
  • 71. یادگیری تقویتی برای شناسایی و بهره‌برداری از سوگیری‌ها
  • 72. معرفی مدل‌های بازی در تئوری بازی‌ها
  • 73. بازی‌های تکراری و استراتژی‌های پایدار
  • 74. کاربرد تئوری بازی‌ها در MARL
  • 75. طراحی بازی برای شبیه‌سازی تعاملات عامل‌ها
  • 76. تحلیل تعادل نش در محیط‌های چندعامله
  • 77. پیاده‌سازی عامل‌های یادگیرنده با استفاده از چارچوب‌های نرم‌افزاری (TensorFlow, PyTorch)
  • 78. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی سیستم‌های مبتنی بر MARL
  • 79. حفاظت از داده‌های حساس سرمایه‌گذاری
  • 80. مبانی اخلاق در هوش مصنوعی و سرمایه‌گذاری
  • 81. مسئولیت‌پذیری عامل‌های یادگیرنده
  • 82. اهمیت شفافیت در فرآیندهای تصمیم‌گیری خودکار
  • 83. ارزیابی پایداری استراتژی‌های یادگیری تقویتی در طول زمان
  • 84. تأثیر تغییرات ناگهانی در محیط بازار
  • 85. روش‌های مقاوم‌سازی عامل‌ها در برابر اختلالات
  • 86. مطالعات موردی از کاربرد MARL در بازارهای مالی (با رعایت چارچوب)
  • 87. پیاده‌سازی عملی یک سیستم MARL برای صندوق تامینی
  • 88. چالش‌های عملی در استقرار و نگهداری سیستم‌های MARL
  • 89. آینده‌پژوهی در حوزه یادگیری تقویتی چندعامله برای بهینه‌سازی مالی
  • 90. نقش هوش مصنوعی در تحول صندوق‌های سرمایه‌گذاری
  • 91. توسعه ابزارهای تحلیلی پیشرفته برای مدیران صندوق
  • 92. آموزش و توسعه مهارت‌های لازم برای متخصصان مالی در عصر هوش مصنوعی
  • 93. نکات پایانی در مورد انطباق با قوانین و مقررات.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.